范海榮，吳云峰，王 寧

（1.長(zhǎng)春理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，吉林長(zhǎng)春，130022；2.長(zhǎng)春理工大學(xué)社會(huì)科學(xué)處，吉林長(zhǎng)春，130022；3.中國聯(lián)合通信有限公司吉林省分公司，吉林長(zhǎng)春，130000）

一、引言

2016年3月，DeepMind公司所研發(fā)的人工智能機(jī)器人AIphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，成為第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手的人工智能機(jī)器人，“人工智能”這一概念再次引發(fā)世人的強(qiáng)烈關(guān)注［1］。1956年，約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基等科學(xué)家聚集在達(dá)特茅斯學(xué)院討論如何用機(jī)器模擬來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能，雖然最后沒有達(dá)成共識(shí)，但是提出了“人工智能”這一概念，這也成為了“人工智能”這一學(xué)科誕生的標(biāo)志。

從1956年到現(xiàn)在，“人工智能”經(jīng)過六十多年的發(fā)展，已經(jīng)成為一門廣泛交叉的前沿學(xué)科，人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變世界、改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活。因此，世界各國都開始重視人工智能發(fā)展，英國、日本等發(fā)達(dá)國家紛紛發(fā)布人工智能相關(guān)戰(zhàn)略，以期占領(lǐng)人工智能發(fā)展制高點(diǎn)。中美兩國更是高度重視人工智能的發(fā)展，美國白宮發(fā)布多個(gè)關(guān)于人工智能發(fā)展的政府報(bào)告，中國將人工智能列為國家級(jí)戰(zhàn)略的重點(diǎn)內(nèi)容之一，并同時(shí)發(fā)布多個(gè)國家級(jí)政策支持人工智能的發(fā)展。

在這場(chǎng)以人工智能為主的科技發(fā)展浪潮中，中美兩國近年來的發(fā)展最引人矚目。美國作為人工智能的發(fā)源地，在這一領(lǐng)域一直遙遙領(lǐng)先于其他國家；中國的人工智能起步較晚，雖然總體和美國有一定差距，但是已經(jīng)趕超歐洲國家和日本等發(fā)達(dá)國家，成為人工智能領(lǐng)域的后起之秀［2］。因此，與美國人工智能發(fā)展進(jìn)行對(duì)比研究對(duì)中國未來人工智能產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文將從人工智能的基礎(chǔ)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和扶持政策三個(gè)方面比較中美兩國的人工智能發(fā)展［3］。

二、中美兩國人工智能基礎(chǔ)研發(fā)情況比較

（一）論文產(chǎn)出

衡量一個(gè)國家或地區(qū)基礎(chǔ)研究和發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一便是科學(xué)論文產(chǎn)出。人工智能領(lǐng)域的論文自1998年開始逐漸增加，近幾年由于越來越多的研究人員對(duì)人工智能的關(guān)注，這一領(lǐng)域的論文數(shù)量快速增加。1998年至2018年，全球人工智能領(lǐng)域論文總數(shù)突破63萬篇，其中論文產(chǎn)出量最多的國家是美國，為14.91萬篇，其次是中國，為14.18萬篇。在整體數(shù)量上，中國和美國的差距并不明顯，但是從論文發(fā)表機(jī)構(gòu)上可以看出中國和美國之間的差別。圖1和圖2分別是全球人工智能論文產(chǎn)出數(shù)量最多的20個(gè)機(jī)構(gòu)和企業(yè)。

圖1 全球AI論文產(chǎn)出數(shù)量Top20機(jī)構(gòu)（單位：篇）

圖2 全球AI論文產(chǎn)出數(shù)量Top20企業(yè)（單位：篇）

在全球人工智能論文產(chǎn)出量最多的20個(gè)機(jī)構(gòu)中，美國的科研機(jī)構(gòu)數(shù)量最多，為7個(gè)，其次是中國，為6個(gè)，并且前三甲中，中國科學(xué)院系統(tǒng)為榜首，美國加州大學(xué)系統(tǒng)為第三。從機(jī)構(gòu)層面看，中國和美國的幾乎在同一個(gè)水平，并且中國有望超過美國。但是在企業(yè)層面，中國的成績(jī)并不理想。全球人工智能論文產(chǎn)出量最多的20個(gè)企業(yè)中，來自美國的企業(yè)包括IBM、微軟、谷歌、英特爾、微軟亞洲研究院、通用電氣共6家，并且IBM和微軟的論文數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他公司，而中國的企業(yè)只有一家。

論文的輸出是人工智能研發(fā)實(shí)力的體現(xiàn)，中國在人工智能領(lǐng)域論文輸出數(shù)量不斷增加，這表明中國的科研力量在不斷提高，現(xiàn)階段已經(jīng)達(dá)到和美國不分伯仲的水平。但是細(xì)分論文產(chǎn)出單位后可以發(fā)現(xiàn)，中國的論文產(chǎn)出單位并不均衡。中國論文產(chǎn)出的主力軍是科研機(jī)構(gòu)和大學(xué)，企業(yè)對(duì)這一領(lǐng)域的研究并不十分重視，而美國的論文產(chǎn)出單位相對(duì)平衡，就企業(yè)而言，美國公司在人工智能領(lǐng)域的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于中國。

（二）人工智能人才的培養(yǎng)

人工智能對(duì)于國家未來的發(fā)展、科技的進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用。而人工智能技術(shù)從研發(fā)到應(yīng)用，各個(gè)環(huán)節(jié)都離不開人才，他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素，人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)上是人才的競(jìng)爭(zhēng)［4］。因此，為了推動(dòng)人工智能的發(fā)展，各國都在增加對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的投入。

圖3 全球人工智能人才與杰出人才Top10國家（杰出人才占各國人才總量的比重）

從人才總量上看，截止2017年，全球人工智能人才投入總量達(dá)204575人，其中美國的人工智能人才投入量居世界首位，累計(jì)高達(dá)28536人，占總量的13.9%；中國投入量位居第二，累計(jì)為18232人，占總量的8.9%。人工智能杰出人才美國依舊獨(dú)占鰲頭，累計(jì)達(dá)5158人，占人才總數(shù)的18.1%；中國的人工智能人才雖然排名較高，但是杰出人才數(shù)量卻為世界第六，累計(jì)為977人，占人才總量的5.4%。中國的杰出人才數(shù)量和美國差距過大，這將導(dǎo)致未來在高端和前沿領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力明顯不足。

圖4 中美人工智能熱點(diǎn)領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)人數(shù)分布對(duì)比圖

目前人工智能的九大熱點(diǎn)領(lǐng)域可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層主要為處理器/芯片領(lǐng)域；技術(shù)層主要包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像和技術(shù)平臺(tái)三大領(lǐng)域；應(yīng)用層主要是智能無人機(jī)、自動(dòng)駕駛/輔助駕駛、語音識(shí)別、機(jī)器應(yīng)用學(xué)習(xí)和智能機(jī)器人五個(gè)領(lǐng)域?；A(chǔ)層上，美國人數(shù)為18000，占總?cè)藬?shù)的22.1%，中國人數(shù)為1300，占總?cè)藬?shù)的3.9%，美國人數(shù)是中國的13.8倍；技術(shù)層上，美國人數(shù)為29400，占總?cè)藬?shù)的37.3%，中國人數(shù)為7700，占總?cè)藬?shù)的23.2%，美國人數(shù)是中國的3.8倍；應(yīng)用層上，美國人數(shù)為31300，占總?cè)藬?shù)的39.8%，中國人數(shù)為24200，占總?cè)藬?shù)的72.8%，美國人數(shù)為中國的1.3倍。在基礎(chǔ)層和技術(shù)層，中國和美國之間存在較大差距，在應(yīng)用層基本和美國持平。

整體來看，中國的人工智能人才在總數(shù)上位居世界第二，與美國的差距不大，但是杰出人才的數(shù)量和占比卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于美國的人數(shù)，甚至和英、法等發(fā)達(dá)國家相比也有一定的差距，這不利于中國未來在更高端和深入領(lǐng)域與其他國家競(jìng)爭(zhēng)。另一方面，從熱門領(lǐng)域來看，美國的人工智能人才分布均勻，并且主要集中在基礎(chǔ)層和應(yīng)用層；而中國的人工智能人才分布嚴(yán)重失衡，七成以上的人才集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層的占比不到百分之五，基礎(chǔ)層的人才太過薄弱。

三、中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用情況比較

（一）企業(yè)數(shù)量

美國的人工智能企業(yè)起步于1991年，中國人工智能企業(yè)發(fā)展始于1996年，晚于美國5年，經(jīng)過多年的努力，在企業(yè)數(shù)量上中國雖然已經(jīng)追平了美國3～4年的時(shí)間差距，但是美國依舊遠(yuǎn)超中國。有關(guān)資料顯示，截止到2018年6月，全球的人工智能企業(yè)數(shù)量為4925家，美國依舊位居第一，為2028家。中國（不含港澳臺(tái)地區(qū)）人工智能企業(yè)總數(shù)為1011家，為全球第二，中國的企業(yè)總數(shù)是第三名的2.6倍。從整體上看，中國的人工智能企業(yè)數(shù)量遠(yuǎn)超歐洲國家、日本等發(fā)達(dá)國家，但是想追趕美國，仍需要加快發(fā)展速度。

圖5 中美人工智能各領(lǐng)域企業(yè)數(shù)量分布圖

另一方面，在人工智能框架體系上，中美人工智能公司的重點(diǎn)不同。美國更加注重基礎(chǔ)層和技術(shù)層的發(fā)展，無論是論文還是人才投入，都在基礎(chǔ)層和技術(shù)層投入更多的精力，而中國的企業(yè)則是對(duì)應(yīng)用層表現(xiàn)出強(qiáng)烈的發(fā)展意愿。由上圖可知，基礎(chǔ)層的企業(yè)數(shù)量中國為14家，美國33家，是中國的2.36倍；技術(shù)層的企業(yè)數(shù)量，中國273家，美國586家，是中國的2.15倍；應(yīng)用層的企業(yè)數(shù)量，中國304家，美國397家，這一領(lǐng)域中國和美國基本持平，這也體現(xiàn)了中國企業(yè)更愿意發(fā)展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。

（二）巨頭公司的產(chǎn)業(yè)布局

目前，中美的巨頭公司都投入了越來越多的資源搶占人工智能市場(chǎng)。美國的蘋果、微軟、Facebook、亞馬遜、IBM和谷歌這六大巨頭公司在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個(gè)層次均有布局，其目標(biāo)是卡住人工智能的全產(chǎn)業(yè)鏈戰(zhàn)略要點(diǎn)；中國的巨頭公司“BAT”根據(jù)自身的優(yōu)勢(shì)，將重點(diǎn)放在人工智能應(yīng)用層的布局。

在基礎(chǔ)層，美國巨頭企業(yè)致力于各類人工智能芯片的研發(fā)和算法的完善，以掌握人工智能產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)；中國巨頭企業(yè)中，只有百度研發(fā)的DuerOS芯片，所以在這一層面上，美國具有明顯的優(yōu)勢(shì)；在技術(shù)層，以深度學(xué)習(xí)框架為例，美國巨頭企業(yè)繼谷歌、Facebook、微軟之后，IBM也成為開源機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的巨頭，與之相比，中國只有百度一家開放深度學(xué)習(xí)平臺(tái)；在應(yīng)用層，中國具備了與美國不相上下的實(shí)力，中國巨頭在計(jì)算機(jī)視覺與語音識(shí)別、智能機(jī)器人等領(lǐng)域突出，美國巨頭公司專注于智能無人機(jī)、智能機(jī)器以及其他領(lǐng)域的研究。

人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，主要是巨頭之間的較量。中國的巨頭在應(yīng)用層和美國的差距并不明顯，但是在基礎(chǔ)層和技術(shù)層存在較大的差距，未來中國巨頭企業(yè)應(yīng)逐漸重視基礎(chǔ)層和技術(shù)層相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)。

四、政策扶持

經(jīng)過六十多年的演進(jìn)，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，成為國際競(jìng)爭(zhēng)的熱點(diǎn)領(lǐng)域。世界各國主要發(fā)達(dá)國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競(jìng)爭(zhēng)力的主導(dǎo)戰(zhàn)略，力圖在新一輪國際競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)，掌握主動(dòng)權(quán)。因此，中美兩國都高度重視人工智能的發(fā)展，將其列入國家層面的發(fā)展戰(zhàn)略，紛紛出臺(tái)政策和報(bào)告推進(jìn)其發(fā)展。

中國政府不斷增強(qiáng)對(duì)人工智能的重視程度，從支持人工智能發(fā)展的宏觀戰(zhàn)略和以人工智能為主題的具體措施兩個(gè)方面著手推進(jìn)人工智能的發(fā)展。如2016年國務(wù)院頒布的《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中提出推動(dòng)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算與各行業(yè)全面融合滲透，構(gòu)建智能協(xié)同、萬物互聯(lián)、融合創(chuàng)新的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系；隨后，在2017年頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中計(jì)劃通過三個(gè)時(shí)間段逐步實(shí)現(xiàn)總體目標(biāo)，目前的戰(zhàn)略目標(biāo)是到2020年，中國人工智能的總體技術(shù)和應(yīng)用達(dá)到世界先進(jìn)水平，并且成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)［5］。

美國也持續(xù)關(guān)注著人工智能的發(fā)展，早在2013年就提出了對(duì)于研發(fā)類似人類大腦的計(jì)算機(jī)具有革命性意義的“腦計(jì)劃”。近幾年，美國加快了推進(jìn)人工智能發(fā)展的步伐，2016年連續(xù)出臺(tái)了三個(gè)國家層面的重量級(jí)報(bào)告［6］?！稙槿斯ぶ悄芪磥碜龊脺?zhǔn)備》報(bào)告的發(fā)布是為了幫助美國應(yīng)對(duì)未來人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)就聯(lián)邦機(jī)構(gòu)以及相關(guān)者如何采取下一步措施給出了具體建議；《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》描繪了聯(lián)邦政府對(duì)人工智能研發(fā)的資助規(guī)劃；《人工智能、自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)》報(bào)告主要研究人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)和就業(yè)產(chǎn)生的影響，同時(shí)提出了三個(gè)主要的國家層面戰(zhàn)略。

表1 中美巨頭公司人工智能領(lǐng)域布局

五、總結(jié)及建議

經(jīng)過多年的持續(xù)積累，中國在人工智能領(lǐng)域取得了比較滿意的成績(jī)，國際科技論文發(fā)表量和人工智能人才數(shù)量均位列世界第二，在人工智能應(yīng)用層和美國公司基本持平。但是從持續(xù)發(fā)展的角度看，中國在人工智能基礎(chǔ)層面的競(jìng)爭(zhēng)力和美國存在明顯差距。美國的科研院所和企業(yè)均注重人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研發(fā)，相比較而言，企業(yè)的成就高于科研院所，而中國的成績(jī)主要來自科研院所，可見中國的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合明顯弱于美國；美國的一般人才和杰出人才分布比較均勻，并且在杰出人才數(shù)量上占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，中國一般人才較多，杰出人才過少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足未來的發(fā)展需求，也不利于在人工智能高端和前沿領(lǐng)域形成高水平創(chuàng)新成果；美國企業(yè)布局比較均勻，立足于人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，近幾年人工智能的發(fā)展在應(yīng)用層面的機(jī)會(huì)較多，中國企業(yè)主要集中在應(yīng)用層面，不注重基礎(chǔ)理論、核心算法、高端芯片等方面的投入，沒有形成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，不利于未來在人工智能領(lǐng)域的全面發(fā)展［7］。

面對(duì)這些不足之處，中國應(yīng)積極采取措施逐漸減小與美國的差距。在基礎(chǔ)研究方面，借鑒斯坦福大學(xué)的模式，構(gòu)建適合中國的產(chǎn)學(xué)研合作模式，促進(jìn)企業(yè)與科研院所的合作，加快人工智能技術(shù)成果商業(yè)化速度，同時(shí)鼓勵(lì)企業(yè)將注意力逐漸由應(yīng)用轉(zhuǎn)向研發(fā)。在人才隊(duì)伍建設(shè)方面，將杰出人工智能人才的培養(yǎng)列為重中之重，以培養(yǎng)和引進(jìn)相結(jié)合的方式，培養(yǎng)高水平人工智能創(chuàng)新人才和團(tuán)隊(duì)，加大杰出人工智能人才引進(jìn)力度，特別是加快引進(jìn)全球青年人才和高端人才的速度，形成中國的杰出人工智能人才隊(duì)伍。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，一方面企業(yè)要改變短期跟風(fēng)的發(fā)展方式，將眼光放長(zhǎng)遠(yuǎn)，提早布局，進(jìn)行深入的研究，夯實(shí)基礎(chǔ)，形成自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，政府要鼓勵(lì)企業(yè)積極做好研發(fā)工作，同時(shí)進(jìn)一步凈化、清理金融環(huán)境，讓企業(yè)愿意把大量的資金投入到研發(fā)中去。

表2 中國人工智能相關(guān)政策

表3 美國人工智能相關(guān)政策